Anti-Plagiarism – електронна система для виявлення та запобігання плагіату, створена фахівцями Хмельницького національного університету у 2010 році.
Anti-Plagiarism – електронна система для виявлення та запобігання плагіату, створена фахівцями Хмельницького національного університету у 2010 році.
Її функціонал забезпечує надійну перевірку кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти, дисертацій, наукових та науково-методичних праць викладачів ЗВО, а також програмного коду, написаного різними мовами програмування з метою виявлення плагіату й перефразування без корктних посилань на джерела інформації щоб запобігати випадкам порушення академічної етики та законодавства. Підключення системи можна здійснювати як для персонального використання, так і для корпоративних клієнтів, закладів освіти та наукових установ. Для антиплагіатної перевірки можна працювати з е-документами різних форматів (*.rtf, *.doc, *.docx *.pdf, *.dxf). Для співставлення використовується власна база даних та пошук у відкритих інтернет-джерелах. Звіти про перевірку наочно демонструють відсоток запозичень, помилок, загальну кількість перевірених символів та лексем тексту, джерела виявлених запозичень. Наразі за даними розробників користувачами системи Anti-Plagiarism є близько 500 українських та зарубіжних університетів та наукових установ.
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Соріна Краммера «Обраний вами чат-бот — не картотека».
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Соріна Краммера «Обраний вами чат-бот — не картотека».
У ній автор розглядає ризики використання генеративного штучного інтелекту як основного середовища для зберігання академічних матеріалів і наголошує на необхідності дотримання базових принципів управління даними. Він описує випадок, коли дослідник втратив значний обсяг своїх напрацювань після зміни налаштувань конфіденційності у чат-боті. Ця ситуація яскраво продемонструвала небезпеку надмірної довіри до комерційних платформ, що постачають інструменти ШІ. Автор наголошує: подібні інструменти не призначені для довготривалого зберігання даних і не гарантують їх збереження. Користувачі ШІ визнають, що штучний інтелект може генерувати неточні або помилкові відповіді, однак водночас довіряють йому як основному середовищу для роботи з важливими матеріалами. Така практика свідчить про недостатньо критичне ставлення до технологій та про ігнорування базових принципів цифрової безпеки, нехтування важливими правовими та інституційними аспектами. Зокрема, використання комерційних платформ може суперечити вимогам захисту даних і внутрішнім політикам університетів щодо зберігання дослідницьких матеріалів. Належне управління даними передбачає використання надійних систем збереження та наявність резервних копій, тоді як передача матеріалів стороннім сервісам створює додаткові ризики втрати або неконтрольованого використання інформації. Проблема полягає не лише у технічних обмеженнях платформ, а й у відповідальності самих користувачів. Рішення щодо зберігання даних, погодження з умовами використання сервісів та розуміння їхніх можливостей і обмежень є частиною професійної практики дослідника. Помилки у цих питаннях не можуть розглядатися виключно як недоліки технологій. Необхідно усвідомлено використовувати усю доступну палітру інструментів штучного інтелекту в академічній діяльності, оскільки вони можуть як ефективно підтримувати дослідницькі та освітні процеси, так і створювати ризики. Дотримання принципів цифрової гігієни та відповідального управління інформацією стає ключовою умовою збереження якості та надійності наукової роботи в умовах поширення новітніх технологій.
На сайті Kudos опубліковано матеріал Чарлі Раппл «Elsevier, Wiley, BMJ Group, American Physical Society та Oxford University Press приєднуються до дослідження про “нульові переходи” та пошук із використанням ШІ».
На сайті Kudos опубліковано матеріал Чарлі Раппл «Elsevier, Wiley, BMJ Group, American Physical Society та Oxford University Press приєднуються до дослідження про “нульові переходи” та пошук із використанням ШІ».
У ньому автор повідомляє про розширення дослідницької ініціативи, спрямованої на вивчення того, як нові механізми пошуку в мережі інтернет змінюють доступ до наукової інформації та взаємодію з нею. Формується широка міжінституційна коаліція для дослідження впливу так званого ефекту «нульових переходів», коли користувачі завдяки інструментам великих мовних моделей отримують відповіді безпосередньо на сторінці пошукової системи і не переходять до першоджерел інформації. Масове використання відповідей, згенерованих штучним інтелектом, змінює саму логіку доступу до наукових знань. Хоча видимість досліджень у пошукових системах може зростати, кількість переходів до повних текстів постійно зменшується, що створює розрив між переглядами та фактичним використанням матеріалів. Наслідки цього виходять далеко за межі простого зниження вебтрафіку. Йдеться про більш глибокі проблеми наукової комунікації, зокрема – атрибуцію, контроль версій, довіру до результатів досліджень і збереження цілісності наукового знання. Якщо користувачі покладаються на узагальнені відповіді, сформовані алгоритмами, вони можуть не бачити контексту, обмежень або застережень, які містяться в оригінальних публікаціях. У процесі дослідження планується зібрати емпіричні дані про поведінку користувачів, а також розробити практичні рекомендації для видавців, технологічних платформ і дослідницьких організацій щодо забезпечення видимості якісного наукового контенту та його коректного використання в умовах поширення алгоритмічних інструментів пошуку. Нова ініціатива є відповіддю на виклики нинішнього етапу трансформації системи наукової комунікації, у якій змінюється баланс між доступністю знань та збереженням контексту й достовірності. Академічна спільнота потребує нових підходів до використання штучного інтелекту, які забезпечать не лише зручність доступу, а й довіру до наукового знання.
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Таш Мосгейм «Сервіси академічних апеляцій орієнтуються на студентів у моменти їхньої найбільшої вразливості».
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Таш Мосгейм «Сервіси академічних апеляцій орієнтуються на студентів у моменти їхньої найбільшої вразливості».
У ній автор розглядає зростання пропозиції комерційних послуг, що пропонують студентам допомогу в оскарженні дисциплінарних рішень, а також аналізує пов’язані з цим етичні та регуляторні ризики. У статті зазначається, що останнім часом сформувався новий сегмент освітнього ринку — компанії, які пропонують підтримку студентам, звинуваченим у порушенні академічної доброчесності. Вони позиціонують себе як консультанти, що допомагають розібратися в процедурах, зібрати докази та підготувати аргументацію для захисту. Дослідники застерігають, що така діяльність часто відбувається в «регуляторній та етичній сірій зоні», оскільки окремі сервіси можуть фактично сприяти уникненню санкцій навіть у випадках доведених фактів етичних порушень. Такі компанії активно використовують ситуації, коли студенти перебувають у стані стресу та невизначеності після звинувачень у порушенні академічної етики. Саме у такі моменти вони найбільш схильні звертатися по допомогу, що створює можливості для комерційної експлуатації їхньої вразливості. Деякі сервіси заявляють про високі показники своєї успішності, що додатково стимулює попит на подібного роду послуги. Було проведене дослідження, в рамках якого проаналізовано майже тисячу онлайнових рекламних повідомлень таких сервісів. Встановлено, що вони часто імітують юридичну допомогу, пропонуючи комплексний супровід у дисциплінарних процедурах. При цьому їхня діяльність залишається навмисно неоднозначною: з одного боку, вони декларують підтримку студентів у розумінні процедур, з іншого допомагають формувати стратегії уникнення відповідальності. Поява таких сервісів на думку Таша, пов’язана з особливостями університетських процедур, де має місце складність дисциплінарних процесів, недостатня прозорість окремих етапів та обмежена підтримка студентів. Це вказує як на проблему комерціалізації, так і на наявність «сліпих зон» у внутрішніх механізмах академічного регулювання. Зростання індустрії сервісів академічних апеляцій відображає специфіку нинішнього етапу трансформацій у сфері вищої освіти, де поєднуються комерційні інтереси, інституційні обмеження та потреба студентів у підтримці. Подальший розвиток цієї сфери залежатиме від здатності університетів удосконалити власні процедури й визначити чіткі межі припустимої зовнішньої допомоги у питаннях академічної доброчесності.
26 лютого 2026 року відбулося чергове засідання Атестаційної колегії Міністерства освіти і науки України.
26 лютого 2026 року відбулося чергове засідання Атестаційної колегії Міністерства освіти і науки України.
Під час засідання ухвалено низку рішень, що стосуються присудження (або скасування) наукових ступенів, присвоєння (або відмови у присвоєні) вчених звань, реалізації рішень Національного агентства із забезпечення якості вищої освіти щодо встановленого плагіату, утворення докторських спеціалізованих вчених рад тощо. Атестаційна колегія затвердила рішення про присудження 194 наукових ступенів і присвоєння 504 вчених звань. З причини академічного плагіату скасовано (визнано недійсним) рішення спеціалізованої вченої ради щодо присудження одному здобувачу наукового ступеня доктора наук; одну особу позбавлено наукового ступеня на підставі рішення НАЗЯВО. Щодо Переліку наукових фахових видань України, то з категорії «Б» категорії «А» переведено два наукових періодичних видання. Скасовані рішення двох вчених рад закладів вищої освіти про присвоєння вченого звання професора та доцента через невиконання вимог, визначених законодавством. Прийняті рішення з оновлення системи спецрад, вирішено ураховувати результати державної атестації ЗВО та НУ: у тих, що отримали категорії «А» і «Б», утворено 63 докторські спеціалізовані вчені ради строком на три роки; для категорії «В» утворено 25 спеціалізованих вчених рад строком на два роки. 5-ти установам категорії «Г» у створенні рад відмовлено. Також 22 спеціалізовані вчені ради утворено строком на один рік за умови проходження ними державної атестації.
У блозі Міжнародного центру академічної доброчесності (ICAI) опублікована стаття Ерл Абрахамсон «Генеративний ШІ як сучасний Сократ: чому чесність починається з більш правильних питань».
У блозі Міжнародного центру академічної доброчесності (ICAI) опублікована стаття Ерл Абрахамсон «Генеративний ШІ як сучасний Сократ: чому чесність починається з більш правильних питань».
У ній автор пропонує нетривіальну точку зору на проблему використання ШІ: можливо, найбільша цінність генеративного штучного інтелекту не в тому, що він може відповісти на запитання, а в тому, що він виявляє, наскільки поганими були поставлені йому запитання? Наразі значна більшість дискусій щодо ГШІ зосереджена на питаннях ефективності, швидкості отримання результатів, оперативних рішеннях та експертизі. У контексті принципу «Цілісність має значення» ця дискусія є неповною. Необхідно говорити про відповідальність та судження. Коли люди поспішають з відповідями, вони часто ігнорують ці базові цінності. ГШІ гостро висвітлює проблему, відповідаючи, навіть коли запитання погано сформульовані, етично некоректні, поверхневі або концептуально слабкі. Запитання не є нейтральними: вони несуть припущення, визначають пріоритети та цінності. Коли питання вузьке, воно може спотворити відповідь, коли його формулюють поспіхом, воно може нести шкоду, коли воно зосереджене лише на оптимізації, воно може ігнорувати наслідки. Тому цілісність у використанні ШІ починається не з результатів, а з аналізу того, що насправді ми запитуємо. Розглядаючи, кому вигідно, а кому може зашкодити те, як сформульоване запитання, Ерл говорить у першу чергу про освіту, управління дослідженнями, журналістику та державну політику, де питання формують результати з реальними наслідками. Генеративний штучний інтелект може допомогти у дослідженні, але лише за умови, що дослідження є цілісним. Вивчення співпраці людини та ШІ засвідчує, що найбільші переваги виникають тоді, коли штучний інтелект використовується для переосмислення проблем, а не для їх вирішення. Цілісність покращується, коли питання перевіряються на те, які відповіді вважаються достовірними. Такий підхід протистоїть упередженості автоматизації та підтримує людське судження, а не замінює його. Головний етичний ризик ГШІ полягає не в тому, що він замінить людське мислення, а в тому, що він замаскує його відсутність. Коли користувачі покладаються на ШІ для генерування відповідей, не ставлячи під сумнів питання, вони послаблюють власне судження. Коли вони використовують його для перевірки припущень, дослідження наслідків та оскарження формулювань, вони його посилюють. Тому чесність у використанні ШІ невіддільна від чесності постановки запитань. Насправді цінним запитанням є не те, на яке ШІ дає швидку і чітку відповідь, а те, яке покращує якість людських міркувань, прийняття рішень та етичну усвідомленість. Дискомфорт, невизначеність та складність – це не недоліки. Вони є сигналами того, що до чесності ставляться серйозно. ГШІ не має сприйматись як авторитет, – він віддзеркалює якість дослідження: поверхневі відповіді є результатом поверхневих питань, які їх породили.
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю «Генеративний штучний інтелект – асистент дослідника».
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю «Генеративний штучний інтелект – асистент дослідника».
У ній автор аналізує потенціал генеративного штучного інтелекту як допоміжного інструменту академічних досліджень та звертає увагу на ризики, які виникають у разі некритичного або надмірного використання таких технологій. ГШІ може суттєво полегшувати окремі етапи дослідницького процесу, зокрема – первинну орієнтацію в проблематиці, структурування ідей, формулювання ключових запитань, підготовку чернеток або узагальнення великих масивів тексту. За умови обережного застосування ці інструменти здатні економити час і підтримувати інтелектуальну роботу дослідника, особливо на ранніх стадіях роботи. Водночас слід пам’ятати, що генеративні моделі не можуть замінити ключові академічні компетентності — аналітичне мислення, методологічну рефлексію, здатність оцінювати наукову новизну та якість джерел. ГШІ не володіє розумінням наукового контексту, а працює з імовірнісними мовними шаблонами, що створює ризик помилок, спрощень і відтворення домінуючих наративів. Особливу загрозу становить можливість появи вигаданих або неточно інтерпретованих посилань, що підриває довіру до результатів дослідження. Не можна ігнорувати питання відповідальності дослідника за результати роботи, створені за участі штучного інтелекту. Використання ГШІ не знімає з науковця обов’язку перевіряти дані, забезпечити коректність аргументації та відповідність академічним стандартам. Роль людини в цьому процесі стає більш вимогливою, оскільки потребує постійного контролю, редагування та критичної оцінки згенерованого матеріалу. Генеративний штучний інтелект не є і не має бути автономним учасником дослідницької діяльності, а лише допоміжним інструментом, ефективність якого залежить від рівня академічної культури та відповідальності користувача. За відсутності чітких меж і критичного підходу ГШІ може не підтримувати наукову роботу, а знецінювати дослідницьку практику, підміняючи аналітичну глибину технічною зручністю.
В Оксфордському університеті у викладанні, навчанні і дослідженнях широко використовуються інструменти генеративного штучного інтелекту
В Оксфордському університеті у викладанні, навчанні і дослідженнях широко використовуються інструменти генеративного штучного інтелекту
Він став першим університетом у Великій Британії, який почав надавати ліцензії ChatGPT Edu усім співробітникам та студентам у рамках корпоративної політики роботи з безпечними інструментами ГШІІ. Заохочується безпечне та відповідальне використання ШІ, підкріплене належним навчанням та прозорими і доступними інструкціями. Крім того, університет надає доступ до навчальних ліцензій Microsoft Copilot Chat та Copilot 365, Google Gemini та NotebookLM. Щоб підготувати співробітників і здобувачів вищої освіти до ефективної та коректної роботи з ГШІ, їм пропонуються інструктивні матеріали (Посібник з ChatGPT), створений Центр компетенцій зі штучного інтелекту, проводяться вебінари та поширюються поради щодо використання цих інструментів у різних академічних контекстах та дисциплінах. Для підтримки етичного використання ChatGPT в університеті та коледжах запроваджено програму навчання зі штучного інтелекту, яка акцентована на розумінні важливості участі людини у роботі з ШІ, критичного мислення, відповідального застосування. Використання інструментів ШІ дозволяє дослідникам аналізувати великі набори даних, генерувати гіпотези та візуалізувати складні результати з безпрецедентною швидкістю та масштабом, у галузі мистецтва, гуманітарних та соціальних наук ШІІ розкриває нові творчі можливості, сприяє синтезу даних для створення унікальних інтерпретацій та моделювання складних систем. Студенти курсу фізичних наук використовували ChatGPT Edu у різний спосіб для підтримки свого навчання у 2024-2025 навчальному році. Вони досліджували, наскільки ШІ може бути помічником з розмовного навчання, партнером з повторення та нотаток, експериментували з функціями голосового режиму та працювали із зображеннями. Найбільш популярними були: (1) сократівське репетиторство (студенти просили ШІ покроково розібрати проблему, заохочуючи активне мислення, а не пасивне отримання рішень); (2) підготовка резюме та упорядкування нотаток на основі лекцій, структурування складного матеріалу тощо; (3) голосовий режим для повторення без друку та візуальний аналіз для інтерпретації рукописів; (4) персоналізацію шляхом визначення ролей (наприклад, ШІ виступає у ролі «професійного викладача» для поглибленого вивчення ідей та аргументів). Ключові висновки експерименту: ШІ є доповненням до незалежного мислення, а не скорочений шлях до отримання результату; без критичного підходу до згенерованих матеріалів не можна використовувати відповіді ШІ, їх треба перевіряти у різний спосіб. Разом із тим, за умови продуманого використання інструментів ШІ та під належним керівництвом та з обачністю вони можуть допомогти учням у самостійному активному навчанні. Також важливо знати, що в Оксфордському університеті прийнята «Політика використання генеративного штучного інтелекту в дослідженнях: рекомендації для дослідників та професійного персоналу». Вона поширюється на співробітників і студентів, які проводять дослідження, а також на сторонніх осіб, які проводить дослідження на території університету або використовують університетські приміщення чи фінансування для своїх досліджень, запрошених співробітників, стипендіатів, підрядників, дослідників-посередників, технічних спеціалістів, персонал ІТ-допоміжної служби, співробітників бібліотеки та адміністративний персонал. Ця політика охоплює і всі внутрішні схеми фінансування досліджень, якими керують дослідницькі служби, відділи й департаменти.
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джона Росса «Права фінансуючих організацій на перегляд результатів досліджень ставлять науковців у складну позицію»
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джона Росса «Права фінансуючих організацій на перегляд результатів досліджень ставлять науковців у складну позицію»
У ній автор говорить про вимоги державних і публічних інституцій щодо обов’язкового перегляду наукових результатів до публікації можуть суперечити принципам академічної доброчесності та етичним зобов’язанням дослідників. Права грантодавців на редагування або затвердження результатів досліджень суттєво різняться залежно від інституції. В окремих випадках йдеться лише про технічні або стилістичні правки, однак іноді ситуація буває гіршою: доходить до вимог примусового перегляду висновків або навіть блокування оприлюднення небажаних результатів. Відмова науковців щодо виконання таких вимог може трактуватися як порушення дослідницьких зобов’язань, тоді як згода на них буде відступом від етичних стандартів. Найбільш гострою є ситуація з дослідженнями, які залежать не від прямого фінансування, а від доступу до даних або інституційної інфраструктури, адже за таких умов дослідник фактично позбавлений рівноправних механізмів захисту. Наявні університетські процедури дотримання доброчесності не завжди можуть врегулювати таке питання. Створюється «сіра зона» відповідальності, де втручання у зміст досліджень може залишатися непоміченим або формально допустимим. Такого роду проблеми наразі майже не обговорюються у контексті академічної доброчесності, оскільки основна увага традиційно зосереджена на комерційних спонсорах, тоді як державні та публічні організації можуть мати репутаційні мотиви для впливу на наукові висновки. Автор наводить аргументи на користь необхідності запровадження більш чітких і прозорих правил рецензування (строки, процедури), порядку оскарження та протидії пропозиціям приховування або викривлення результатів. Збереження автономії у науці потребує не лише індивідуальної відповідальності дослідника, а й системних змін у політиках фінансування та управління дослідженнями. Без чітко визначених меж втручання з боку фінансуючих організацій ризик підміни наукової експертизи адміністративним контролем зростає, ставлячи під загрозу довіру до результатів досліджень.
Міністерство освіти і науки України оприлюднило нові правила формування переліку наукових фахових видань України.
Міністерство освіти і науки України оприлюднило нові правила формування переліку наукових фахових видань України.
Відповідний наказ МОН від 19 січня 2026 року №56, зареєстрований у Міністерстві юстиції 28 січня 2026 року за № 129/45523 доступний на офіційному вебсайті МОН. Це рішення спрямоване на підвищення якості вітчизняних наукових видань, публікації у яких зараховуються при здобутті наукових ступенів, отриманні вчених звань, ліцензуванні освітніх програм. Нові правила ґрунтуються міжнародних стандартах публікаційної етики, прозорих і чітких критеріях оцінювання та принципах академічної доброчесності. Оновлення правил спричинене значним зниженням якості наукових публікацій та видань, поширенням недоброчесних видавничих практик (продаж авторства публікацій, недоброчесне примусове збільшення цитувань, маніпуляції з метриками, датами публікацій, імітації процесів рецензування) і відсутністю ефективних інструментів моніторингу та контролю. Ключові зміни полягають у цифровізації процесів, оновленні правил рейтингування, запровадженні кластерного підходу. Чинні наукові періодичні фахові видання категорії «Б» залишаються у «Переліку…» до 1 червня 2026 року. Засновники видань мають подати заявки до МОН через систему URIS до 30 квітня 2026 року, використовуючи інструкції, які будуть розміщені у відкритому доступі 2 лютого 2026 року. Заявки, подані для внесення наукового періодичного видання до категорії «Б» Переліку, перевірятимуться упродовж травня поточного року в системі URIS на відповідність формальним вимогам. Відбуватиметься експертне оцінювання заявок комісією з питань публікаційної етики, формування рейтингового списку наукових періодичних видань у межах кожного кластеру, а остаточне рішення про внесення наукових періодичних видань до Переліку та присвоєння категорії «Б» буде затверджуватись на термін три роки.
